无失效数据机载多余度EWIS可靠性研究

针对高可靠度机载多余度EWIS各组成部分寿命服从指数分布但参数未知的情况，提出采用无失效数据可靠度分析方法评估EWIS的可靠度水平。通过Monte-Carlo仿真方法对连接形式为“先并联、后串联”EWIS各组成部分寿命进行抽样，利用“最小最大值”方法获得系统寿命的抽样值，用概率纸检验法初步判断EWIS寿命是否服从威布尔分布，再用Pearson拟合优度检验法判断EWIS寿命是否服从威布尔分布。结合无故障飞行时间的样本值与EWIS寿命服从威布尔分布的假设，采用无失效数据分析方法评估EWIS的可靠度水平。研究方法对机载多余度EWIS无失效数据可靠度分析有一定的贡献。     

基于局部关键路径与截止期限分配的云工作流调度算法

为了解决云计算中截止期限约束下的工作流调度代价优化问题,提出一种基于局部关键路径和截止期限分配的工作流任务调度算法。为了满足期限约束,并最小化执行代价,算法将工作流任务的调度过程划分为两个阶段:期限分配阶段和调度资源选择阶段。期限分配阶段定义工作流的局部关键路径,并以递归的方式在局部关键路径上的任务间进行子期限分配;调度资源选择阶段在满足任务子期限的同时,为每个任务选择执行代价最低的资源进行任务调度,以实现调度代价优化。分析算法的时间复杂度,并通过一个算例对算法的实现思路进行了详细阐述。通过科学工作流结构的仿真实验,证明了算法不仅可以满足截止期限约束,而且可以降低工作流任务的执行代价。     

基于奖励值RNN和A2C模型的音乐生成

我们提出了一个新的方法—基于奖励值RNN的优势演员-评论家算法(R-A2C)来生成音乐。我们的模型首先使用一个带有注意力机制的RNN模型(Recurrent neural network)预处理数据并将此作为先验策略,然后我们将包含先验策略和用户反馈信息的奖励值RNN增加到A2C(Advantage Actor-Critic)模型中,使得任意用户给定的约束与循环网络的风格相结合,以此来鼓励演员生成更符合用户需求的音乐,实验表明我们的模型取得了预期的效果。     

基于三值Walsh插值函数的PSWF重构方法

针对采用二值Walsh函数重构椭圆球面波函数(PSWF)精度不高的问题,通过理论分析的方式,将二值Walsh插值函数推广为三值Walsh插值函数,并依据其完备正交性,提出基于三值Walsh插值函数的PSWF重构方法。在此基础上,对运算量、信号精度、信号性能等进行数值分析。结果表明,相比于二值Walsh函数重构法,在运算量基本持平的基础上,提出的方法能够在相同采样点数量的情况下,使得时域重构信号的精度至少提升5个数量级,且时域正交性较好,频域能量聚集度也有1个数量级的提高。     

一种基于CST技术的机翼参数化描述方法

为了确保翼型性能，需要采用恰当的翼型参数化方法生成所需要的翼型几何体。利用CST方法生成具有代表性的Clark-Y二维机翼，同时对CST方法生成三维几何体进行了详细研究。在原有的CST方法基础上对生成三维机翼的方法进行改进，用来解决机翼外形不连续变化的情况，生成可控分段变化三维机翼外形，控制效果良好。     

PSO优化多核RVM的模拟电路故障预测

针对模拟电路健康管理的特点，提出了一种基于PSO优化多核RVM的模拟电路故障预测方法。利用参数分析得到电路的输出频域响应作为特征，计算其与电路无故障标准响应的欧氏距离来表征电路元件健康值，将多个核函数线性组合，并用PSO优化多核RVM参数后的模型实现对各个时间点元件的健康值变化轨迹进行预测。仿真结果表明，该方法在小样本情况下，预测效果优于单一核函数的RVM模型，适用于健康管理中实时预测，具有较好的实用性。     

基于语义分割算法的水库漂浮物智能识别

为了满足水库漂浮物强监管的需求，发挥水库水雨情视频监控的优势，将语义分割算法DeepLabV3+应用于水库漂浮物智能识别任务中。首先，通过多要素数据采集方法以及多种图像数据增强方式系统性整合得到水库漂浮物语义分割数据集。然后，提出改进的加权代价函数，以适应数据集中各类的总像素数量不平衡的问题。实验结果表明，通过规范采集与多种数据增强建立的数据集，以及改进的加权代价函数，提高了水库漂浮物语义分割模型的准确率。所提模型像素准确率平均值、平均交叉比分别可达到95.21%、91.03%，通过微信企业号实现的移动监管，可为水利相关部门对水库漂浮物进行及时的智能监控预警提供新的技术方案。     

均匀T网格样条曲面的局部细分算法

为解决T样条曲面造型中控制点插入的规范与半规范问题,提出基于均匀T网格样条曲面的局部细分算法。首先根据T样条曲面定义,将B样条曲面转换成均匀T网格样条曲面,然后在均匀T网格样条曲面中进行局部均匀控制点插入。为满足曲面局部特征细分要求,采用递进控制点插入形式:拥有局部特征的网格先进行全行(或全列)均匀控制点插入,之后进行局部列(局部行)均匀控制点插入,在此基础上,可以再次进行均匀控制点插入,以达到对网格的嵌套细分。该算法对初始网格控制点的混合函数进行矩阵转换,得到最终T网格上控制点的混合函数,实现最终曲面构造。与T样条曲面的局部细分相比,该方法简化了任意控制点插入的复杂度,与B样条曲面的局部细分相比,该方法减少了多余控制点。